机器学习中常用的分类算法总结
我们都知道，不发生的概率是极大的，对于分类器而言，如果分类器不加思考，对每一个测试样例的类别都划分为0，达到99%的正确率，但是，问题来了，如果真的发生地震时，这个分类器毫无察觉，那带来的后果将是巨大的。4）例如True positives(TP)的实际类标=1*1=1为正例，False posit
人工智能-10种机器学习常见算法
机器学习是目前行业的一个创新且重要的领域。今天，给大家介绍机器学习中的10种常见的算法，希望可以帮助大家适应机器学习的世界。1、线性回归线性回归(Linear Regression)是目前机器学习算法中最流行的一种，线性回归算法就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过
gma 教程 | 气候气象 | 计算标准化降水指数（SPI）
【基于 Excel 降水和蒸散数据计算 SPI】【基于 GTiff 栅格降水和蒸散数据计算 SPI】
Softmax分类器及交叉熵损失（通俗易懂）
简单的说,softmax函数会将输出结果缩小到0到1的一个值，并且所有值相加为1，cross-entropy一般再softmax函数求得结果后再用，
深度学习：根据 loss曲线，对模型调参
深度学习模型调参笔记train loss 下降，val loss下降，说明网络仍在学习； 奈斯，继续训练train loss 下降，val loss上升，说明网络开始过拟合了；赶紧停止，然后数据增强、正则train loss 不变，val loss不变，说明学习遇到瓶颈；调小学习率或批量数目trai
GAN(生成对抗网络)Matlab代码详解
这篇博客主要是对GAN网络的代码进行一个详细的讲解：首先是预定义：clear; clc; %%%clc是清除当前command区域的命令,表示清空,看着舒服些 。而clear用于清空环境变量。两者是不同的。%%%装载数据集train_x=load('Normalization_wbc.txt');%
深度学习：交叉验证（Cross Validation）
将原始数据随机分为两组，一组做为训练集，一组做为验证集，利用训练集训练分类器，然后利用验证集验证模型，记录最后的分类准确率为此分类器的性能指标。好处：处理简单，只需随机把原始数据分为两组即可坏处：但没有达到交叉的思想，由于是随机的将原始数据分组，所以最后验证集分类准确率的高低与原始数据的分组有很大的
Win7 64 位 Vcode Python安装与环境配置
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器
周志华《机器学习》第三章课后习题
目录3.1 试析在什么情形下式(3.2) 中不必考虑偏置项 b.3.2、试证明，对于参数w,对率回归的目标函数(3.18)是非凸的,但其对数似然函数(3.27)是凸的. 3.3、编程实现对率回归,并给出西瓜数据集3.0α上的结果.3.4 选择两个 UCI 数据集，比较 10 折交叉验证法和留一法所估
GPT4来了，多模态模型上线
如此火的GPT-4是源于支持多模态，那到底什么是多模态呢？什么是模态?模态是一种社会性、文化性的资源，是物质媒体经过时间塑造而形成的意义潜势。从社会符号学的角度上对模态的认知可以是声音、文字和图像等。人类通过眼睛、耳朵、触觉等各种感觉器官接触世界，每种信息的来源或形式都可以称之为模态。同时，模态也可
计算机视觉方面的三大顶级会议：ICCV,CVPR,ECCV（统称ICE）
ICCV/CVPR/ECCV
深度学习从入门到精通——基于深度学习的地震数据去噪处理
传统机器学习SVM,boosting,bahhing,knn深度学习CNN（典型）,GAN地震应用方向叠前地震数据随机噪声去除，实现噪声分离面波去噪面波作
自己动手做chatGPT：向量的概念和相关操作
介绍深度学习算法中最基本单元向量，为开发chatGPT模型大小基础
在 AI 上训练 AI：ChatGPT 上训练另一种机器学习模型
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MATLAB环境下基于振动信号的轴承状态监测和故障诊断
基于现代信号处理的轴承状态监测和故障诊断。本文主要讲解如何从滚动轴承的振动信号中提取特征、进行状态监测和故障诊断。
LDA(线性判别分析(普通法))详解 —— matlab
前言正题1.LDA的思想2. 瑞利商（Rayleigh quotient）与广义瑞利商（genralized Rayleigh quotient）3. 二类LDA原理4.多类LDA原理5.LDA算法流程二类LDA matlab举例：1.读取数据集2.分离数据集3.求解w4.输出降维后的数据集
提示学习Prompt介绍
关于提示学习的简单介绍
【联邦学习】联邦学习算法分类总结
联邦学习算法总结，从不同的角度对联邦学习方法进行分类。
【机器学习笔记】【随机森林】【乳腺癌数据上的调参】
调整完毕，总结出模型的最佳参数score提升效果#调参后的参数减去调参前的参数在整个调参过程之中，我们首先调整了n_estimators（无论如何都请先走这一步），然后调整max_depth，通过max_depth产生的结果，来判断模型位于复杂度-泛化误差图像的哪一边，从而选择我们应该调整的参数和调
深度了解一下python就业发展及薪资待遇
对于程序员而言，了解编程语言的发展趋势，有助于个人职业成长；而对于想要入行IT的新人而言，最大的疑惑大多来自于不知道该选择哪门编程语言发展前景更好！
